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DeepSeek模型成功部署,物通博聯在 AI 賦能工業上持續探索、不斷前行

wtbl物通博聯 ? 來源:wtbl物通博聯 ? 作者:wtbl物通博聯 ? 2025-02-12 11:15 ? 次閱讀
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近期,DeepSeek(深度求索)AI大模型在全球引發廣泛關注,其強大的自然語言處理和多模態分析能力,為各行各業帶來了全新的智能化想象空間。

DeepSeek選擇開源模型,允許開發者自由部署和二次開發,DeepSeek R1模型的發布迅速點燃了AI產業的革命之火。

DeepSeek R1 通過蒸餾將大模型的推理能力“壓縮”至小模型,兼顧性能與成本,為邊緣設備的AI 應用帶來了無限可能。

1、成功部署:卓越性能,解鎖邊緣計算新潛能

物通博聯工程師團隊近日完成了一項重要突破:基于國產芯片自主研發的物通博聯WEC(Wtblnet Edge Computer)系列工控計算機,成功實現DeepSeek R1蒸餾模型的本地化部署,在邊緣計算與AI融合領域邁出關鍵一步。

通過將先進的AI模型直接部署于邊緣設備,讓邊緣設備具備“類人化”的復雜決策能力,在邊緣端進行實時的AI推理和決策,大幅提升邊緣計算能力,使得數據處理分析更高效,應急處理更及時,數據傳輸更安全。

未來,物通博聯將與合作伙伴一起,開發更多的AI模型和算法,通過更智能的邊緣計算能力,在本地對數據進行分析和決策,實現"自感知、自決策、自執行"的邊緣應用,全方位滿足多元工業應用需求 。

2、持續接入:深化AI應用價值,賦能工業數字化

完成模型部署只是起點,物通博聯在AI 賦能工業的道路上持續探索、不斷前行。

物通博聯的下一階段目標,是將DeepSeek大模型能力全面接入設備運維管理平臺,為客戶帶來更具價值的服務。

實現設備預測性維護

結合AI模型的分析和推理能力,通過對設備運行過程中產生的海量數據進行深度分析,結合歷史數據、報警數據與實時狀態,精準預測設備故障發生的可能性與時間節點,幫助企業提前制定維護計劃,合理安排維護資源,變被動維修為主動預防。

不僅能夠減少設備停機時間,降低維修成本,還能延長設備使用壽命,保障生產的連續性與穩定性。

構建高度定制化知識庫

在不同的工業場景中,每個企業都有其獨特的工藝、技術與經驗。通過將企業積累的知識與AI的自然語言處理能力相結合,從設備日志、維修記錄等非結構化數據中提取知識,構建動態更新的設備知識圖譜,構建高度定制化的知識庫。

為企業員工提供精準的知識支持,幫助他們快速解決工作中的難題,提升企業整體競爭力。

同時基于歷史生產數據與AI模擬,為工藝參數調整提供數據驅動的決策建議。

3、無限可能:邊云協同AI雙循環,開拓工業AI新未來

AI 技術在工業領域的應用潛力是無限的,物通博聯公司將通過"邊云協同"戰略,以“邊端AI+云端AI”雙循環體系為核心,邊端高效處理實時任務,迅速完成推理與決策,云端則發揮強大的算力優勢,承擔復雜計算和模型訓練任務,為整個AI生態提供堅實的技術支撐與持續的進化動力。

物通博聯將不斷加大在AI 領域的研究與開發投入,積極探索更多創新工業AI應用,將持續推動AI 技術在工業數字化進程中的深度融合,助力工業企業實現更高效的運維、更精準的決策和更強大競爭力,共同開啟工業4.0的無限可能。

審核編輯 黃宇

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